文献类型：期刊文章

作　　者：宣贺君[1] 向勇[2] 和晓强[3] 刘道华[1]

XUAN Hejun;XIANG Yong;HE Xiaoqiang;LIU Daohua(College of Computer and Information Technology/Henan Key Lab.of Analysis and Application of Education Big Data,Xinyang Normal University,Xinyang 464000,China;95844 Troops of PLA,Jiuquan 735018,China;31662 Troops of PLA,Linxia 731100,China)

机构地区：[1]信阳师范学院计算机与信息技术学院/河南省教育大数据分析与应用重点实验室,河南信阳464000 [2]中国人民解放军95844部队,甘肃酒泉735018 [3]中国人民解放军31662部队,甘肃临夏731100

出　　处：《信阳师范学院学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(61572417,61702438,61802329);河南省重点研发与推广专项资助项目(182102210537,182102210132);河南省高校科技创新团队支持计划(19IRTSTHN014);信阳师范学院“南湖学者奖励计划”青年项目

年　　份：2019

卷　　号：32

期　　号：4

起止页码：664-669

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：联合火力打击中确定最优的武器目标分配方案是具有挑战性的问题.为解决该问题,考虑需要在潜在打击目标中确定打击目标,建立了一个以最大化期望毁伤收益和最小化打击成本为目标的多目标优化模型.采用加权求和法以及偏好将多目标优化模型转化为全局约束优化模型.设计了具有较好搜索能力的交叉和变异算子的遗传算法.实验结果表明,所提出的算法可以得到比对比算法更好的分配方案.

关 键 词：火力打击 目标待定  多目标优化 遗传算法

分 类 号：E921]